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Enregistrement W4297991555 · doi:10.1371/journal.pone.0273819

Iron deficiency and common neurodevelopmental disorders—A scoping review

2022· article· en· W4297991555 sur OpenAlexafffund
S. McWilliams, Ishmeet Singh, Wayne Leung, Sylvia Stöckler, O. Ipsiroglu

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCBC Children's HospitalMach-Gaensslen Foundation of Canada
Mots-clésIron deficiencyMedicineFerritinAutismPediatricsIron supplementationIron-deficiency anemiaMicronutrient deficiencyRandomized controlled trialNeurodevelopmental disorderAnemiaPsychiatryMicronutrientInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A wealth of human and experimental studies document a causal and aggravating role of iron deficiency in neurodevelopmental disorders. While pre-, peri-, and early postnatal iron deficiency sets the stage for the risk of developing neurodevelopmental disorders, iron deficiency acquired at later ages aggravates pre-existing neurodevelopmental disorders. Yet, the association of iron deficiency and neurodevelopmental disorders in childhood and adolescence has not yet been explored comprehensively. In this scoping review, we investigate 1) the association of iron deficiency in children and adolescents with the most frequent neurodevelopmental disorders, ADHD, ASD, and FASD, and 2) whether iron supplementation improves outcomes in these disorders. METHOD: Scoping review of studies published between 1994 and 2021 using "iron deficiency / iron deficiency anemia" AND "ADHD" OR "autism" OR "FASD" in four biomedical databases. The main inclusion criterion was that articles needed to have quantitative determination of iron status at any postnatal age with primary iron markers such as serum ferritin being reported in association with ADHD, ASD, or FASD. RESULTS: For ADHD, 22/30 studies and 4/4 systematic reviews showed an association of ADHD occurrence or severity with iron deficiency; 6/6 treatment studies including 2 randomized controlled trials demonstrated positive effects of iron supplementation. For ASD, 3/6 studies showed an association with iron deficiency, while 3/6 and 1/1 systematic literature review did not; 4 studies showed a variety of prevalence rates of iron deficiency in ASD populations; 1 randomized controlled trial found no positive effect of iron supplementation on behavioural symptoms of ASD. For FASD, 2/2 studies showed an association of iron deficiency with growth retardation in infants and children with prenatal alcohol exposure. CONCLUSION: Evidence in favor of screening for iron deficiency and using iron supplementation for pediatric neurodevelopmental disorders comes primarily from ADHD studies and needs to be further investigated for ASD and FASD. Further analysis of study methodologies employed and populations investigated is needed to compare studies against each other and further substantiate the evidence created.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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